- Docker-快速入门
学习两年半的Javaer
dockerdocker容器
1.部署MySQL首先,我们利用Docker来安装一个MySQL软件,大家可以对比一下之前传统的安装方式,看看哪个效率更高一些。如果是利用传统方式部署MySQL,大概的步骤有:搜索并下载MySQL安装包上传至Linux环境编译和配置环境安装而使用Docker安装,仅仅需要一步即可,在命令行输入下面的命令(建议采用CV大法):dockerrun-d\--namemysql\-p3306:3306\-
- transformer概述
沉墨的夜
transformer深度学习人工智能
Transformer架构的提出,不仅在自然语言处理(NLP)领域掀起了革命,也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来,Transformer经历了多次优化和扩展,成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源(2017年
- 【云原生进阶之数据库技术】第四章-GaussDB-关键技术-2.4.1-GaussDB存储引擎层关键技术方案
江中散人
云原生进阶-数据库专栏云原生进阶-PaaS专栏后台开发专栏数据库云原生gaussdbdatabase存储引擎
1存储引擎概览早期计算机程序通过文件系统管理数据,到了20世纪60年代这种方式就开始不能满足数据管理要求了,用户逐渐对数据并发写入的完整性、高效的检索提出更高的要求。由于机械磁盘的随机读写性能问题,从20世纪80年代开始,大多数数据库一直围绕着减少随机读写磁盘进行设计。主要思路是把对数据页面的随机写盘转化为对WAL(WriteAheadLog,预写式日志)的顺序写盘,WAL持久化完成,事务就算提交
- DockerFile实战测试
johnmand
centoslinux运维
创建一个自己的centos1.编写dockerfile的文件[root@localhostdockerfile]#catmydockerfileFROMcentosMAINTAINERgaoleENVMYPATH/usr/localWORKDIR$MYPATH#一开始的时候这里写错了,没有写$,所有进去以后到了/MYPATH的路径RUNyum-yinstallvimRUNyum-yinstalln
- 安全沙箱介绍
hao_wujing
网络运维
大家读完觉得有帮助,记得关注和点赞!!!一、安全沙箱介绍1、为什么需要安全沙箱?高级持续性威胁(APT)是指针对特定目标进行的复杂、精心策划的网络攻击,具有高度隐蔽性、持续性和复杂性等特点。这些特点使得APT攻击难以被传统安全措施检测到,因此对于网络安全分析而言,如何有效地识别和防御APT攻击具有重要意义。关于APT的具体介绍可以参考:APT攻击和防御《郑伯克段于鄢》的故事告诉我们,欲使敌人灭亡,
- reeUtil树工具类
癸酉金鸡
java
大神写的天书般的Tree工具类,轻松搞定树结构!/***@Description:树操作方法工具类*@Author:公众号:赵侠客*@Copyright:Copyright(c)赵侠客*@Date:2024-07-2210:42*@Version:1.0*/publicclassTreeUtil{/***将list合成树**@paramlist需要合成树的List*@paramrootCheck判
- 什么是GaussDB
如清风一般
gaussdb
什么是GaussDB简介GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。应用场景交易型应用大并发、大数据量
- 【开源向量数据库】Milvus简介
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开源数据库milvus
Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库,专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索(ANN),适用于图像检索、自然语言处理(NLP)、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网:https://milvus.io/1.Milvus的特点(1)高性能支持数十亿级向量数据,查询速度快。使用近似最近邻(ANN)索引算法,如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。(2)分
- 【漫话机器学习系列】041.信息丢失(dropout)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失(Dropout)Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术,旨在减少过拟合(overfitting),提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"(dropout)这个术语在某些情况下可能引起误解,指的并非是数据的丢失,而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元,从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
- 素数环(信息学奥赛一本通-2110)
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信息学奥赛一本通算法数据结构
【题目描述】输入正整数n,把整数1,2,…,n组成一个环,使得相邻两个整数之和均为素数。【输入】输入正整数n。【输出】输出任意一个满足条件的环。【输入样例】6【输出样例】432561【提示】数据满足:4≤n≤30【题解代码】#includeusingnamespacestd;intn;boolvis[35];//标记数组intcnt[35];//存储每一层的数据boolflag=false;//作
- 第二章:12.3 建立表现基准
望云山190
基准性能水平人工智能机器学习
背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用,用户通过语音输入代替键盘输入,系统需要将语音转换为文本。在这个过程中,算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差(Jtrain):指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中,训练误差是10.8%,意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差(Jcv):指算法在未见过的数据(交叉验证集)上无法正确转录的
- PHP爬虫:获取直播间弹幕数据实战指南
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在数字化时代,直播间弹幕作为观众与主播互动的重要方式,其数据的获取与分析对于理解观众行为、优化直播内容具有重要意义。然而,由于技术限制和法律合规性要求,直接获取直播间弹幕数据并非易事。本文将介绍如何使用PHP爬虫技术,合法合规地获取直播间弹幕API返回值,并进行实战分析。1.环境准备与法律合规性在开始之前,确保您的开发环境中已安装PHP和必要的cURL扩展。同时,必须确保您的爬虫行为遵守相关法律法
- Ai时代,搞钱的6种方法
大耳朵爱学习
人工智能AI大模型大模型产品经理自然语言处理深度学习语言模型
随着人工智能(Ai)技术的迅速发展,越来越多的人意识到它不仅是一种前沿科技,更是一种变革性力量,为我们打开了赚钱的新大门。无论你是创业者、自由职业者,还是打算给自己的业务注入新活力,利用Ai赚钱都是一种值得尝试的选择。本文将结合当前最热门的Ai工具,为你提供6种高效、实用的搞钱思路。——1——内容创作:用Ai做你的创意助手1.1自媒体内容创作利用Ai模型,你可以轻松撰写公众号文章、知乎回答、短视频
- 常见的网络安全设备
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1、防火墙定义防火墙指的是一个有软件和硬件设备组合而成、在内部网和外部网之间、专用网与公共网之间的界面上构造的保护屏障。它可通过监测、限制、更改跨越防火墙的数据流,尽可能地对外部屏蔽网络内部的信息、结构和运行状况,以此来实现网络的安全保护。主要功能1、过滤进、出网络的数据2、防止不安全的协议和服务3、管理进、出网络的访问行为4、记录通过防火墙的信息内容5、对网络攻击进行检测与警告6、防止外部对内部
- sql语句order by与limit的使用
邂逅you
SQL语句与MySQL数据库sql数据库
一、orderby简介ORDERBY关键字用于对结果集进行「排序」。1、orderby的作用ORDERBY关键字可以使查询返回的「结果集」按照指定的列进行排序,可以按照某「一列」排序或者同时按照「多列」进行排序,排序的顺序可以是「升序」或者「降序」。2、语法格式selectcolumn_name,column_namefromtable_nameorderbycolumn_nameasc|desc
- 单链表基本操作(C语言版)
邂逅you
数据结构数据结构ptac语言开发语言数据结构算法链表
7-1单链表基本操作分数45作者朱允刚单位吉林大学请编写程序实现单链表插入、删除结点等基本算法。给定一个单链表和一系列插入、删除结点的操作序列,输出实施上述操作后的链表。单链表数据域值为整数。输入格式:输入第1行为1个正整数n,表示当前单链表长度;第2行为n个空格间隔的整数,为该链表n个元素的数据域值。第3行为1个正整数m,表示对该链表施加的操作数量;接下来m行,每行表示一个操作,为2个或3个整数
- 阿里云视频点播,基于thinkphp8上传视频
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前端参考官方示例(jQuery版)阿里云JavaScript上传SDKDemo(使用jquery).container{width:1200px;margin:0auto;}.input-control{margin:5px0;}.input-controllabel{font-size:14px;color:#333;width:30%;text-align:right;display:inli
- WEB安全--SQL注入--POST传参注入、SQL头部注入
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一、介绍:post传参和get传参对注入方式没有本质上的影响,只不过前者是通过页面上的表单提交数据后者是通过url传参。而头部注入是因为后端并没有直接将参数插入查询语句,而是通过插入或取出cookie、referer等参数进行数据查询或更改的;所以通常使用抓包工具在抓到的数据包上更改相应的参数进行注入。二、示例:2.1、POST示例:#less-17username和password是两个传入点,
- Python中LLM的稀疏Transformer架构:Longformer与BigBird
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpythontransformer架构开发语言分布式人工智能自然语言处理
文章目录1.Transformer架构的挑战2.稀疏Transformer架构的提出2.1Longformer2.1.1局部注意力2.1.2全局注意力2.1.3实现2.2BigBird2.2.1随机注意力2.2.2局部注意力2.2.3全局注意力2.2.4实现3.稀疏Transformer架构的优势4.稀疏Transformer架构的挑战5.未来发展方向5.1更高效的稀疏注意力机制5.2自适应稀疏注
- redis sentinel模式 与 redis 分片集群 配置
癸酉金鸡
redissentinel数据库
Redis最低为5.0版本,以下为6.2.6版本信息。模式高可用性数据分片部署复杂度适用场景Sentinel模式高无中等中小规模,需要高可用性集群模式高支持复杂大规模,需要高可用性和数据分片RedisSentinel模式(在主从复制的基础上引入Sentinel实例,用于监控Redis节点的健康状态,并在主节点故障时自动进行故障转移)1.主节点redis.conf配置bind0.0.0.0port6
- 第二章:12.4 学习曲线
望云山190
深度学习机器学习人工智能
学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现,以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误(Jcv):这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力,即模型对新数据的预测能力。训练错误(Jtrain):这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
- Pytorch官方文档英语翻译
yanzhiwen2
深度学习Pyrotchpytorch机器学习python人工智能深度学习
深度学习Pytorch-Pytorch官方文档英语翻译1.a-e1.1span跨度1.2blended混合的1.3criterion标准1.4deprecated弃用的1.5clamp钳制1.6arbitraryshapes任意形状1.7explodinggradients梯度爆炸1.8converge收敛1.9approximate近似1.10arg参数1.11argument参数1.12con
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调用方式$.property.function($.属性.功能)/***通用js方法封装处理*Copyright(c)2019ruoyi*///当前table相关信息vartable={config:{},//当前实例配置options:{},//设置实例配置set:function(id){if($.common.getLength(table.config)>1){vartableId=$.c
- 002 使用kibana操作ElasticSearch7.x
陌殇殇
#ElasticSearchjavaelasticsearch搜索引擎
文章目录4.使用kibana操作es4.1.文档操作1.put方式发送数据2.post方式发送数据3.查看索引文档GET4.更新文档POST5.删除文档&索引DELETE6.批量添加数据_bulk4.2.QueryDLS(查询领域对象语言)1.url检索数据语法2.查询所有数据3.查询全部数据并排序4.查询全部数据排序并分页5.区间查询6.全文检索match7.短语匹配match_phrase8.
- linux 搭建kafka集群
节点。csn
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目录、一、环境准备二、文件配置三、集群启动一、环境准备1、我这里是准备三台服务器节点ipnode1192.168.72.132node2192.168.72.133node3192.168.72.1342、安装jdklinux环境安装jdk_openjdk1.8.0_345-CSDN博客3、下载kafka安装包安装包下载wget--nhttps://downloads.apache.org/kaf
- 在SpringBoot项目中有k8s配置,但报错
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go&k8s运维springbootkubernetes后端
如下报错一般是你没有将k8s的config拷贝到项目里,你可以将k8s主节点的config拷贝一下到项目中。2025-02-1309:27:21.873ERROR1671---[.models.V1Pod-1]i.k.c.informer.cache.ReflectorRunnable:classio.kubernetes.client.openapi.models.V1Pod#Reflector
- 打印机显示检查打印服务器,win10系统打开打印机提示再次检查打印机的名称怎么办...
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打印机是办公室经常会用到的打印设备,可是有不少用户在升级到win10系统之后,发现打开打印机提示再次检查打印机的名称,导致无法使用打印机,该怎么办呢,现在为大家分享一下win10系统打开打印机提示再次检查打印机的名称的具体解讲方法吧。1、打开电脑的控制面板-管理工具-服务(win+R打开运行,键入services.msc点击确定打开服务)-PrintSpooler。在服务里找到printspoo
- 性能测试流程、主流性能工具
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性能测试流程性能测试流程测试测试需求分析性能测试计划和方案测什么:测试背景测试目的测试范围谁来测:进度和分工交付清单怎么测:测试策略性能测试用例设计性能测试测试执行性能分析和调优性能测试报告测试报告是对性能测试工作的总结,为软件后续验收和交付打下基础。测试报告的主要内容:测试工作的经历和回顾缺陷分析和调优风险评估性能测试结果测试工作的总结和改进主流性能测试工具loadrunnerHPLoadrun
- Kubernetes源码分析之kubelet
「已注销」
runtime操作系统运维
本节所有的代码基于1.13.4版本。启动分析Kubelet的启动参数有两种,kubeletFlags和kubeletConfig。其中,kubeletFlags与我们使用的kubelet的--参数命令保持一致;kubeletConfig通过解析特定的配置文件完成参数的配置,它们共同构成kubelet启动参数的配置。如图基本参数配置完成之后,接下来就是配置启动的Run方法。Kubelet启动的Run
- jenkins自动化打包android,使用Jenkins+Pipline 持构建自动化部署之安卓源码打包、测试、邮件通知...
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一、引言Jenkins2.x的精髓是PipelineasCode,那为什么要用Pipeline呢?jenkins1.0也能实现自动化构建,但Pipeline能够将以前project中的配置信息以steps的方式放在一个脚本里,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程,形成流水式发布,构建步骤视图化。简单来说,Pipeline适用的场景更广泛,能胜任更复杂的发布
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
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private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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页面校验
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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javaDAO设计模式bean领域模型
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